[보고서]7ZmU7ZWZ7IKw7JeFIOqzoOuPhO2ZlOulvCDsnITtlZwg7Iqk66eI7Yq4IOygnOyhsOqzteyglSBBSSDtlIzrnqvtj7wg6riw7IigIOqwnOuwnA==

김정환

[국가R&D연구보고서] 7ZmU7ZWZ7IKw7JeFIOqzoOuPhO2ZlOulvCDsnITtlZwg7Iqk66eI7Yq4IOygnOyhsOqzteyglSBBSSDtlIzrnqvtj7wg6riw7IigIOqwnOuwnA==
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보고서 정보
주관연구기관	한국생산기술연구원 Korea Institute of Industrial Technology
연구책임자	김정환
참여연구자	조형태 , 임성철 , 이성호 , 임동하 , 김동현 , 김경호 , 박성범 , 배민아 , 백재호 , 오광철 , 안유찬 , 노지원 , 최영렬 , 박현도 , 유엽 , 이주원 , 임종훈 , 안나현 , 조성현 , 김유림 , 장준규 , 손권찬 , 이제성 , 주종효 , 이주한 , 이림 , 정용철 , 이석형
보고서유형	최종보고서
발행국가	대한민국
언어	한국어
발행년월	2022-01
과제시작연도	2021
주관부처	과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT
연구관리전문기관	한국생산기술연구원 Korea Institute of Industrial Technology
등록번호	TRKO202300028954
과제고유번호	1711150279
사업명	한국생산기술연구원연구운영비지원(R&D)(주요사업비)
DB 구축일자	2024-06-11
키워드	인공지능.스마트 제조.디지털 트윈.기계학습.스마트 공정 제어.물성 예측.Artificial Intelligence.Machine learning.Smart manufacturing.Digital twin.Physical properties prediction.

초록 ▼

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목차 Contents

표지 ... 1
제 출 문 ... 2
기본사업 사업계획서 ... 4
연구 요약 ... 5
목차 ... 8
제 1 장 개 요 ... 9
제 1 절 연구개발(지원) 목표 ... 9
제 2 절 연구개발(지원)의 필요성 ... 10
제 3 절 당해연도 연구개발(지원) 범위 ... 11
제 2 장 연구개발(지원) 내용 및 결과 ... 12
제 1 절 연구개발(지원) 추진 체계 ... 12
제 2 절 당해연도 연구개발(지원) 내용 ... 13
제 3 절 당해연도 연구개발(지원) 결과 ... 29
제 3 장 연구성과 활용 시나리오 ... 32
제 1 절 연구성과 활용 시나리오 ... 32
제 4 장 참고문헌 ... 34
끝페이지 ... 35

표/그림 (29)

표 연구내용 개요
표 전 세계 등대공장 26곳 개요
표 (a) ADL(Advanced Dual Loop) 공정도, (b) CPU(Continuous polymerization unit) 개략도
표 Cloud height에 따른 suspension 상태 비교
표 Impeller 속도에 따른 CPU 반응기 내부 입자 분포 (a) 입자 크기에 따른 높이별 입자 분포도, (b) impeller 속도에 따른 높이별 입자 분포도
표 입자 크기에 따른 CPU 반응기 내부 입자 분포
표 Impeller 속도에 따른 CPU 반응기 내부 입자 분포
표 Digital twin framework를 이용한 실시간 impeller 회전 속도 변화에 따른 반응기 내부 분석
표 클러스터링 방법을 활용한 군집화 예시
표 2,3-BDO 공정 군집화 결과
표 군집 별 데이터 사용 비율에 대한 예측 성능 RMSE에 대한 민감도 분석 결과
표 예측 모델 학습 조건
표 예측 모델 구조
표 예측 모델 결과
표 예측 모델 성능
표 지능화 모델을 활용한 제어시스템 개요
표 지능화 모델 제어시스템 알고리즘
표 제어 모델을 통한 공정 운전 예측 결과
표 실제 설치한 S/W 화면
표 Recipe 기반 물성예측 AI 모델 및 소프트웨어 개발 과정
표 데이터 전처리 과정
표 소프트웨어 실행 화면
표 데이터 추가에 따른 버전 별 예측 모델 성능 변화
표 소프트웨어의 신뢰도 지표 출력 예시
표 커스터마이징 유연생산을 위한 recipe 탐색 모델 개발 과정
표 Recipe 탐색 모델 실행 화면
표 하이브리드 모델을 이용한 촉매 개발 및 폴리에틸렌 생산 공정 Digital Twin
표 2,3-BDO 예측 모델을 활용한 실시간 운전 최적화 운전 예시 (좌) 실시간 최적화 운전 화면, (우) 현장설치 설치 예시
표 머신러닝 모델 기반 복합수지 물성예측 프로그램

과제명(ProjectTitle) :	-
연구책임자(Manager) :	-
과제기간(DetailSeriesProject) :	-
총연구비 (DetailSeriesProject) :	-
키워드(keyword) :	-
과제수행기간(LeadAgency) :	-
연구목표(Goal) :	-
연구내용(Abstract) :	-
기대효과(Effect) :	-

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 제목(한글), 저자명(한글), 발행일자, 전자원문, 초록(한글), 초록(영문) 관리번호, 제목(한글), 제목(영문), 저자명(한글), 저자명(영문), 주관연구기관(한글), 주관연구기관(영문), 발행일자, 총페이지수, 주관부처명, 과제시작일, 보고서번호, 과제종료일, 주제분류, 키워드(한글), 전자원문, 키워드(영문), 입수제어번호, 초록(한글), 초록(영문), 목차
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